package linkedList.LRU缓存;


//请你设计并实现一个满足 LRU (最近最少使用) 缓存 约束的数据结构。 
// 实现 LRUCache 类： 
// LRUCache(int capacity) 以 正整数 作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存 
// int get(int key) 如果关键字 key 存在于缓存中，则返回关键字的值，否则返回 -1 。 
// void put(int key, int value) 如果关键字 key 已经存在，则变更其数据值 value ；如果不存在，则向缓存中插入该组 
//key-value 。如果插入操作导致关键字数量超过 capacity ，则应该 逐出 最久未使用的关键字。 
// 函数 get 和 put 必须以 O(1) 的平均时间复杂度运行。 
// 示例： 
//输入
//["LRUCache", "put", "put", "get", "put", "get", "put", "get", "get", "get"]
//[[2], [1, 1], [2, 2], [1], [3, 3], [2], [4, 4], [1], [3], [4]]
//输出
//[null, null, null, 1, null, -1, null, -1, 3, 4]
//解释
//LRUCache lRUCache = new LRUCache(2);
//lRUCache.put(1, 1); // 缓存是 {1=1}
//lRUCache.put(2, 2); // 缓存是 {1=1, 2=2}
//lRUCache.get(1);    // 返回 1
//lRUCache.put(3, 3); // 该操作会使得关键字 2 作废，缓存是 {1=1, 3=3}
//lRUCache.get(2);    // 返回 -1 (未找到)
//lRUCache.put(4, 4); // 该操作会使得关键字 1 作废，缓存是 {4=4, 3=3}
//lRUCache.get(1);    // 返回 -1 (未找到)
//lRUCache.get(3);    // 返回 3
//lRUCache.get(4);    // 返回 4
// 提示： 
// 1 <= capacity <= 3000 
// 0 <= key <= 10000 
// 0 <= value <= 10⁵ 
// 最多调用 2 * 10⁵ 次 get 和 put 
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import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

public class LRUCache {

    class ListNode {
        int key;
        int val;
        ListNode next;
        ListNode prev;

        ListNode() {
        }

        ListNode(int key, int val) {
            this.key = key;
            this.val = val;
        }
    }

    private Map<Integer, ListNode> cache = null;
    private int capacity;
    private ListNode head;
    private ListNode tail;


    public LRUCache(int capacity) {
        this.capacity = capacity;
        cache = new HashMap<>();
        head = new ListNode();
        tail = new ListNode();
        head.next = tail;
        tail.prev = head;

    }

    public int get(int key) {
        if (!cache.containsKey(key)){
            return -1;
        }
        ListNode listNode = cache.get(key);
        removeNode(listNode);
        addToHead(listNode);
        return listNode.val;
    }

    public void put(int key, int value) {
        if (cache.containsKey(key)){
            ListNode listNode = cache.get(key);
            ListNode node =new ListNode(key , value);
            removeNode(listNode);
            addToHead(node);
            cache.put(key,node);
        } else {
            if (cache.size() >= capacity){
                ListNode prev = tail.prev;
                removeNode(prev);
                cache.remove(prev.key);
            }
            ListNode node = new ListNode(key,value);
            addToHead(node);
            cache.put(key,node);
        }
    }

    public void removeNode(ListNode node) {
        node.prev.next = node.next;
        node.next.prev = node.prev;
    }

    public void addToHead(ListNode node) {
        node.next = head.next;
        head.next = node;
        node.prev = head;
        node.next.prev = node;
    }

}
